Що таке мова програмування R? Вступ і основи R

Що таке програмне забезпечення R?

R — це мова програмування та вільне програмне забезпечення, розроблене Россом Іхакою та Робертом Джентльменом в Оклендському університеті в 1993 році. R має великий каталог статистичних та графічних методів. Він включає алгоритми машинного навчання, лінійну регресію, часові ряди та статистичний висновок, серед іншого. Більшість бібліотек R написані на R, але для складних обчислювальних завдань використовується C. C++ та FortraПеревага надається коду n.

Мові програмування R довіряють не лише науковці; багато великих компаній також використовують її, зокрема Uber. Google, Airbnb та Facebook. Розробкою зараз керує команда R Core, а мова все ще перебуває в активній стадії релізу — R 4.6.1 вийшла в червні 2026 року.

Аналіз даних за допомогою R складається з низки кроків: програмування, перетворення, виявлення, моделювання та передача результатів.

• програма: R — зрозумілий і доступний інструмент програмування
• ПеретворенняR складається з набору пакетів, розроблених спеціально для обробки даних
• Відкрийте для себеДослідіть дані, уточніть свою гіпотезу та проаналізуйте її
• Модель: R надає широкий набір інструментів для отримання потрібної моделі для ваших даних
• Комунікація Інтегруйте код, графіки та результати у звіт за допомогою R Markdown або створюйте блискучі додатки, якими можна поділитися зі світом

Для чого використовується R?

Ці п'ять кроків перетворюються на три сфери роботи, де R є вибором за замовчуванням:

• Статистичний висновок — перевірки гіпотез, довірчі інтервали та регресійні моделі
• Аналіз даних — імпорт, очищення, реставраціяping та зведені таблиці
• навчання за допомогою машини — класифікація, кластеризація та прогнозування за допомогою каретки, tidymodels та XGBoost

R за галуззю

Якщо ми розглянемо використання R за галузями, то побачимо, що на першому місці науковці. R – це мова програмування, створена для статистики, і вона є першим вибором у галузі охорони здоров'я, далі йдуть урядові установи та консалтинг. Наведена нижче діаграма показує, як розподіляється це використання.

Пакети R та CRAN

Основними сферами використання R є і завжди будуть статистика, візуалізація та машинне навчання. На малюнку нижче показано, які пакети R...tracпоставив найбільше запитань на Stack Overflow. У першій десятці більшість із них стосуються робочого процесу спеціаліста з обробки даних: підготовки даних та передачі результатів.

Майже всі пакети R зберігаються в CRAN, комплексному R-пакеті. Archive Network, яка є безкоштовною та має відкритий вихідний код і сьогодні містить понад 20 000 пакетів, що надаються. Ви можете завантажити та використовувати їх для виконання машинне навчання або аналіз часових рядів. Список CRAN нижче містить інформацію про публікацію та перевірку кожного з цих пакетів.

Встановлення займає один дзвінок, install.packages("dplyr") — причина, чому dplyr і сімейство tidyverse стало стандартним набором інструментів.

Спілкуйтеся з Р

Пакети вирішують аналіз; останній крок – це його поширення. R має кілька способів презентації та поширення роботи, або через документ Markdown, або через додаток Shiny. Все може бути розміщено на RPubs, GitHub або на власному вебсайті компанії.

Нижче наведено приклад презентації, розміщеної на RPubs.

RStudio приймає R Markdown — а з 2022 року — Quarto — для написання документів. Як показано в меню експорту нижче, ви можете створювати документи в різних форматах:

• Документ:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • слово
• презентація:
  • HTML
  • Проектор PDF

RStudio також має чудовий інструмент для легкого створення додатків. Нижче наведено приклад додатка, створеного з використанням даних Світового банку.

Навіщо використовувати R?

Знати, що робить R, — це одне, а інвестувати в це час — зовсім інше. Наука про дані — це зміна.ping те, як компанії ведуть свій бізнес, та утримання від штучного інтелекту та машинного навчання призведе компанію до провалу. Головне питання полягає в тому, який інструмент чи мову слід використовувати.

Багато інструментів виконують аналіз даних, а вивчення нової мови вимагає певних часових витрат. На малюнку нижче зображено криву навчання в залежності від бізнес-можливостей, які пропонує мова. Негативний зв'язок означає, що безкоштовного обіду немає: найкраще розуміння даних коштує часу на вивчення відповідного інструменту.

У верхньому лівому куті графіка ви можете побачити Excel та Power BI. Ці два інструменти прості у вивченні, але не пропонують видатних бізнес-можливостей, особливо з точки зору моделювання. Посередині ви можете побачити Python та ПАРSAS — це спеціалізований інструмент для проведення статистичного аналізу в бізнесі, але він не безкоштовний; це програмне забезпечення, яке можна налаштувати за принципом «клікни та запусти». Python має плавну криву навчання та є фантастичним інструментом для розгортання машинного навчання та штучного інтелекту, але має менше функцій звітності. З порівнянною кривою навчання, R є хорошим компромісом між впровадженням та аналізом даних.

Ви, мабуть, чули про Tableau для візуалізації даних. Tableau виявляє закономірності за допомогою графіків та діаграм і не потребує багато часу для навчання, але інструмент, орієнтований на візуалізацію, може залишити вас з великою кількістю діаграм і жодної закономірності. Tableau підходить для швидкої візуалізації або бізнес-аналітики; для статистики та прийняття рішень більше підходить R.

Stack Overflow — це велика спільнота мов програмування, яка готова допомогти, коли ви зіткнулися з проблемою кодування або вам потрібно зрозуміти модель. Протягом багатьох років відсоток переглядів питань для R різко зріс порівняно з іншими мовами, як показує лінія тренду нижче. tracks в епоху бурхливого розвитку науки про дані, але це також відображає попит на R.

У науці про дані два інструменти конкурують один з одним. R та Python – це мови програмування, що визначають це поле.

Чи варто вибрати R?

Спеціаліст з обробки даних може використовувати два чудові інструменти: R та PythonУ вас може не бути часу вивчити їх обидва, особливо коли ви тільки починаєте. Навчання статистичному моделюванню та алгоритмам набагато важливіше, ніж вивчення мови програмування. мова програмування – це інструмент для обчислення та передачі ваших відкриттів. Найважливішим завданням у науці про дані є те, як ви обробляєте дані: імпорт, очищення, підготовка, розробка функцій та їх вибір. Це має бути вашою основною метою. Намагаючись вивчити R та Python одразу без ґрунтовного досвіду в статистиці рідко працює. Спеціалісти з обробки даних — це не перш за все програмісти — їхня робота полягає в тому, щоб розуміти дані, маніпулювати ними та знаходити найкращий підхід.

Основною аудиторією науки про дані є бізнес-професіонали, тому комунікація має значення: звіт, веб-додаток, панель інструментів. Вам потрібен один інструмент, який робить усе це, і саме для цього потрібні R та його... стек звітності утримувати свої позиції.

R складно?

Роками раніше мова R була складною для освоєння: заплутаною та не такою структурованою, як інші інструменти програмування. Щоб подолати це, Хедлі Вікхем розробив набір пакетів під назвою tidyverse. Правила гри змінилися на краще — маніпулювання даними стало інтуїтивно зрозумілим, а створення графіка перестало бути складним.

Найкращі алгоритми для машинного навчання можна реалізувати за допомогою R. Такі пакети, як Keras та TensorFlow, створюють високоякісні моделі, а R також має пакет для XGBoost, одного з найкращих алгоритмів для змагань Kaggle.

R може взаємодіяти з іншими мовами: можна викликати Python, Java та C++ з R. Великі дані також доступні, оскільки R підключається до таких платформ, як Spark або Hadoop.

Зрештою, R розвинувся для паралелізації операцій та пришвидшення обчислень. R колись критикували за використання лише одного процесора одночасно; тепер пакет паралельного програмування виконує завдання на різних ядрах машини.

Поширені запитання